, ,

کتاب مبانی نظری یادگیری ماشینی و ارزیابی مدل‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی نظری یادگیری ماشینی و ارزیابی مدل‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشینی
  • 2. مفهوم یادگیری نظارت شده
  • 3. یادگیری بدون نظارت
  • 4. یادگیری تقویتی
  • 5. انواع مسئله یادگیری
  • 6. مفهوم کلاس‌بندی
  • 7. مفهوم رگرسیون
  • 8. مفهوم خوشه‌بندی
  • 9. مفهوم انتخاب ویژگی
  • 10. یادگیری آماری
  • 11. مدل‌های آماری
  • 12. احتمال شرطی
  • 13. قضیه بیز
  • 14. استنتاج بیزی
  • 15. استنتاج حداکثر درستنمایی
  • 16. پیمانه‌های یادگیری
  • 17. مدل‌های خطی
  • 18. رگرسیون خطی
  • 19. رگرسیون لجستیک
  • 20. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. هسته‌های SVM
  • 22. درخت‌های تصمیم
  • 23. قوانین استنتاج
  • 24. جنگل‌های تصادفی
  • 25. تقویت گرادیان
  • 26. مدل‌های پیش‌بینی کننده
  • 27. مدل‌های مولد
  • 28. مدل‌های تفکیکی
  • 29. مدل‌های آماری پنهان
  • 30. مدل‌های مارکوف پنهان
  • 31. یادگیری از روی داده‌های نامتوازن
  • 32. تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 33. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی
  • 34. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting)
  • 35. مفهوم کم‌برازش (Underfitting)
  • 36. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 37. اعتبارسنجی K-fold
  • 38. اعتبارسنجی ترتیبی
  • 39. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 40. بهینه‌سازی فراپارامترها
  • 41. جستجوی تصادفی
  • 42. جستجوی شبکه‌ای
  • 43. مفهوم توابع هزینه (Loss Functions)
  • 44. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 45. خطای مطلق میانگین (MAE)
  • 46. آنتروپی متقاطع (Cross-entropy)
  • 47. تنظیم (Regularization)
  • 48. تنظیم L1 (Lasso)
  • 49. تنظیم L2 (Ridge)
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 51. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 52. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 53. نقشه‌برداری محلی خطی (LLE)
  • 54. یادگیری تبهنجاری (Anomaly Detection)
  • 55. روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 56. روش‌های مبتنی بر چگالی
  • 57. روش‌های مبتنی بر مدل
  • 58. یادگیری تقویتی پیشرفته
  • 59. فرایند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
  • 60. مقدار حالت (State Value)
  • 61. مقدار عمل (Action Value)
  • 62. سیاست (Policy)
  • 63. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 64. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 65. یادگیری SARSA
  • 66. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 67. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 70. حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 71. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 72. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 73. مدل‌های زبانی
  • 74. رمزگذاری کلمات (Word Embeddings)
  • 75. تحلیل احساسات
  • 76. ترجمه ماشینی
  • 77. خلاصه‌سازی متن
  • 78. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. فیلترینگ مشارکتی
  • 80. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 81. یادگیری ترکیبی
  • 82. مبانی نظری یادگیری ماشینی
  • 83. نظریه اطلاعات
  • 84. آنتروپی
  • 85. اطلاعات متقابل
  • 86. پیچیدگی ولپرینک
  • 87. نظریه VC (Vapnik-Chervonenkis)
  • 88. ابعاد VC
  • 89. کلاس‌های قابل یادگیری
  • 90. حدود یادگیری
  • 91. یادگیری آماری با محدودیت
  • 92. یادگیری خوشه‌ای
  • 93. مدل‌های ترکیبی گوسی (GMM)
  • 94. الگوریتم K-Means
  • 95. مفهوم تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 96. خطای تعمیم
  • 97. ارزیابی عملکرد مدل
  • 98. معیارهای ارزیابی
  • 99. دقت (Accuracy)
  • 100. صحت (Precision)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی نظری یادگیری ماشینی و ارزیابی مدل‌ها”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا